电动汽车（EV）作为未来汽车的一大发展方向，其动力源——动力锂电池组的荷电状态（SOC）估计显得尤为重要。SOC直接反应了电池组剩余容量的多少，是预测EV行驶里程、使用和维护电池组的重要依据。

然而，由于电动汽车电池组在使用过程中的高度非线性特性，准确估计SOC面临巨大挑战。扩展Kalman滤波（EKF）法通过建立电池组的非线性状态空间模型，结合递推算法实现对模型状态变量SOC的最小方差估计，并能给出估计误差范围。这一方法在实际应用中展现出强大的修正作用，尤其适用于电流变化较快的电动汽车动力电池组。

在模型建立方面，Plett在简化电化学模型基础上提出组合模型，Bhangu等提出RC电路等效模型，Lee等在RC电路模型的基础上提出了改进OCV-SOC关系模型。这些模型为EKF方法提供了基础，使得SOC估计更加准确和可靠。

综上所述，准确估计电动汽车电池组的SOC是一个复杂而关键的问题。通过采用扩展Kalman滤波方法和合理的模型建立，我们可以为电动汽车的研究和发展提供有力支持。

01仿真程序

01参数设置部分

02电容电流模块

03模型主体模块

 04仿真结果图